Couchbase vs Milvus: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Couchbase와 Milvus를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징 또는 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며, 더 고급 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술입니다.
시장에는 다음을 포함하여 많은 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적 특화 벡터 데이터베이스
- Faiss 및 Annoy와 같은 벡터 검색 라이브러리.
- Chroma 및 Milvus Lite와 같은 경량 벡터 데이터베이스.
- 소규모 벡터 검색을 수행할 수 있는 벡터 검색 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스.
Couchbase는 벡터 검색 기능을 애드온으로 갖춘 분산형 멀티모델 NoSQL 문서 지향 데이터베이스이며, Milvus는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다.
Couchbase란 무엇인가? 개요
Couchbase는 클라우드, 모바일, AI 및 엣지 컴퓨팅용 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 분산형 오픈소스 NoSQL 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스의 강점과 JSON의 다재다능함을 결합합니다. Couchbase는 벡터 인덱스에 대한 네이티브 지원이 없음에도 불구하고 벡터 검색을 구현할 수 있는 유연성도 제공합니다. 개발자는 머신 러닝 모델이 생성한 수치 표현인 벡터 임베딩을 JSON 구조의 일부로 Couchbase 문서 내에 저장할 수 있습니다. 이러한 벡터는 고차원 공간에서 서로 가까운 데이터 포인트를 찾는 것이 중요한, 의미론적 검색을 기반으로 하는 추천 시스템이나 검색 증강 생성과 같은 유사도 검색 사용 사례에 활용될 수 있습니다.
Couchbase에서 벡터 검색을 가능하게 하는 한 가지 접근 방식은 Full Text Search (FTS)를 활용하는 것입니다. FTS는 일반적으로 텍스트 기반 검색을 위해 설계되었지만, 벡터 데이터를 검색 가능한 필드로 변환하여 벡터 검색을 처리하도록 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 벡터를 텍스트와 유사한 데이터로 토큰화하여 FTS가 해당 토큰을 기반으로 인덱싱하고 검색할 수 있게 할 수 있습니다. 이는 근사 벡터 검색을 용이하게 하여, 유사도가 가까운 벡터를 가진 문서를 쿼리할 수 있는 방법을 제공합니다.
또는 개발자가 원시 벡터 임베딩을 Couchbase에 저장하고 애플리케이션 수준에서 벡터 유사도 계산을 수행할 수 있습니다. 여기에는 문서를 가져오고 벡터 간의 코사인 유사도나 유클리드 거리와 같은 메트릭을 계산하여 가장 가까운 일치 항목을 식별하는 과정이 포함됩니다. 이 방법을 사용하면 Couchbase는 벡터를 위한 스토리지 솔루션으로 기능하고, 애플리케이션은 수학적 비교 로직을 처리할 수 있습니다.
더 고급 사용 사례의 경우, 일부 개발자는 Couchbase를 효율적인 벡터 검색을 가능하게 하는 특수 라이브러리나 알고리즘(예: FAISS 또는 HNSW)과 통합합니다. 이러한 통합을 통해 Couchbase는 문서 저장소를 관리하고, 외부 라이브러리는 실제 벡터 비교를 수행할 수 있습니다. 이러한 방식으로 Couchbase는 벡터 검색을 지원하는 솔루션의 일부가 될 수 있습니다.
이러한 접근 방식을 사용하면 Couchbase를 벡터 검색 기능을 처리하도록 조정할 수 있어, 유사도 검색에 의존하는 다양한 AI 및 머신 러닝 작업을 위한 유연한 옵션이 됩니다.
Milvus 벡터 데이터베이스 개요
Milvus는 벡터 검색과 유사도 검색을 핵심으로 처음부터 설계된 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 매우 뛰어난 성능을 제공하며 10억 규모에서 수평 확장이 가능하고, 노트북부터 대규모 분산 시스템에 이르기까지 다양한 환경에서 효율적으로 실행될 수 있습니다. Milvus는 오픈 소스 소프트웨어와 클라우드 서비스(Zilliz Cloud)로 모두 제공됩니다.
Milvus는 HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File), DiskANN, and CAGRA를 포함해 최소 11가지 인덱싱 방법을 지원하여, 대량의 데이터를 빠르게 검색할 수 있습니다. Cassandra와 달리 Milvus는 범용 데이터베이스가 아니라 비정형 데이터와 벡터 유사도 검색에 집중된 도구이므로, 더 특화된 솔루션입니다.
Milvus는 LF AI & Data Foundation의 일부이며 Apache 2.0 라이선스가 적용됩니다. 많은 기여자는 대규모 시스템 구축 및 최적화 경험을 갖춘 고성능 컴퓨팅(HPC) 전문가입니다. 주요 기여자에는 Zilliz, ARM, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, IBM, Salesforce, Microsoft와 같은 회사의 전문가들이 포함됩니다.
Milvus는 세 가지 배포 옵션을 제공합니다: Milvus Lite, Standalone, and Distributed.
- Milvus Lite는 Python 라이브러리이자 Milvus의 초경량 버전입니다. Python 또는 노트북 환경에서의 빠른 프로토타이핑과 소규모 로컬 실험에 적합합니다.
- Milvus Standalone은 클라이언트-서버 모델을 사용하는 Milvus의 단일 노드 배포 옵션입니다. Milvus Lite가 SQLite와 같다면, Milvus Standalone은 MySQL에 해당하는 Milvus 버전이라고 생각할 수 있습니다.
- Milvus Distributed는 Milvus의 분산 모드로, 대규모 벡터 데이터베이스 시스템이나 벡터 데이터 플랫폼을 구축하는 엔터프라이즈 사용자에게 이상적입니다.
주요 차이점
검색 방법론:
Couchbase는 벡터 검색을 위해 Full Text Search (FTS)와 같은 기존 기능을 조정하여 사용합니다. 벡터 데이터를 검색 가능한 필드로 변환하거나 애플리케이션 수준에서 유사도 계산을 수행해야 합니다. 반면 Milvus는 벡터 검색을 위해 특별히 구축되었으며 HNSW, IVF, DiskANN, CAGRA와 같은 여러 인덱싱 방법을 제공합니다. 이로 인해 Milvus는 네이티브 벡터 유사도 검색에 더 효율적입니다.
데이터 처리:
Couchbase는 구조화 및 반구조화 데이터를 잘 처리하는 NoSQL 데이터베이스이며, 특히 JSON 형식에 강합니다. JSON 구조 내에 벡터 임베딩을 저장할 수 있습니다. 그러나 Milvus는 주로 비정형 데이터와 벡터 표현을 위해 설계되었습니다. 대량의 벡터 데이터를 관리하고 검색하는 데 뛰어나지만, 범용 데이터베이스 요구사항에는 그만큼 다재다능하지 않을 수 있습니다. Milvus는 JSON 값 삽입은 물론 기본 및 고급 연산자를 사용한 JSON 필드 검색 및 쿼리와 같은 JSON 필드 지원도 제공합니다.
확장성 및 성능:
두 시스템 모두 확장성을 제공하지만 접근 방식은 다릅니다. Couchbase는 클라우드와 엣지를 포함한 다양한 컴퓨팅 환경에 적합한 분산 아키텍처를 제공합니다. Milvus는 특히 10억 규모 작업에서 벡터 검색을 위한 고성능 및 수평 확장성을 위해 구축되었습니다. 노트북부터 대규모 분산 클러스터에 이르는 시스템에서 실행될 수 있어, 순수 벡터 검색 작업에서 더 나은 성능을 제공할 가능성이 있습니다.
유연성 및 사용자 지정:
Couchbase는 범용 NoSQL 데이터베이스로서 더 많은 유연성을 제공합니다. 벡터 검색을 넘어 복잡한 데이터 모델링과 다양한 쿼리 유형을 허용합니다. Milvus는 더 전문화되어 있지만, 벡터 인덱싱 및 검색 알고리즘에 대한 광범위한 사용자 지정 옵션을 제공합니다. 선택은 다목적 데이터베이스(Couchbase)가 필요한지, 전용 벡터 검색 솔루션(Milvus)이 필요한지에 따라 달라집니다.
통합 및 생태계:
Couchbase는 다양한 데이터 처리 및 분석 도구와 잘 통합됩니다. 벡터 검색의 경우 전문 라이브러리와의 추가 통합이 필요할 수 있습니다. LF AI & Data Foundation의 일부인 Milvus는 AI 및 머신러닝 생태계와 강한 연계를 가지고 있습니다. AI 중심 프로젝트에 더 간단한 통합을 제공할 수 있습니다.
사용 편의성:
Couchbase는 더 광범위한 기능 세트로 인해 학습 곡선이 더 가파르지만 포괄적인 문서를 제공합니다. 벡터 작업에 초점을 맞춘 Milvus는 벡터 검색 작업에 특화해서 설정하고 사용하기가 더 쉬울 수 있습니다. Milvus는 빠른 프로토타이핑을 위한 경량 버전을 포함해 여러 배포 옵션도 제공합니다.
비용 고려 사항:
Couchbase의 비용은 배포 규모와 사용되는 추가 기능에 따라 달라질 수 있습니다. 오픈 소스인 Milvus는 초기 비용이 더 낮을 수 있지만, 규모가 커지면 비용이 증가할 수 있습니다. 둘 다 클라우드 서비스(Couchbase Cloud 및 Milvus용 Zilliz Cloud)를 제공하므로 운영 비용은 사용량과 구체적인 요구사항에 따라 달라집니다.
보안 기능:
성숙한 데이터베이스 시스템인 Couchbase는 암호화, 인증, 세분화된 접근 제어를 포함한 강력한 보안 기능을 제공할 가능성이 높습니다. 제공된 정보에는 Milvus의 보안 기능에 대한 구체적인 세부 사항이 나와 있지 않지만, 주요 기술 기업들이 지원하는 오픈 소스 프로젝트로서 벡터 데이터 관리를 위한 필수 보안 요구를 충족할 가능성이 높습니다.
Couchbase를 선택해야 하는 경우:
기존 데이터 유형과 적당한 수의 벡터 임베딩을 모두 처리할 수 있는 다재다능한 NoSQL 데이터베이스가 필요할 때 Couchbase가 더 나은 선택입니다. 주로 JSON 문서로 작업하고 벡터 검색 요구가 가끔 있거나 제한적인 애플리케이션에 이상적입니다. 이미 인프라에서 Couchbase를 사용 중이며 새로운 시스템을 도입하지 않고 벡터 검색 기능을 추가하고 싶다면 Couchbase를 선택하세요. 벡터 임베딩이 더 큰 데이터 모델의 한 부분일 뿐이고, 전문 검색, SQL 유사 쿼리, 일부 벡터 유사도 검색의 조합이 필요한 시나리오에 적합합니다. Couchbase의 유연성은 벡터 검색이 핵심 기능이 아니라 추가 기능인 프로젝트, 특히 다른 데이터 유형과 함께 더 적은 양의 벡터 데이터를 다루는 경우에 잘 맞습니다.
Milvus를 선택해야 하는 경우:
주요 초점이 대규모 고성능 벡터 유사도 검색, 특히 AI 및 머신러닝 파이프라인에 있다면 Milvus를 선택하세요. 수십억 규모의 벡터 연산을 다루는 프로젝트나 HNSW 또는 IVF와 같은 특수 인덱싱 방법이 필요한 프로젝트에 더 나은 옵션입니다. Python 환경에서 벡터 검색을 빠르게 프로토타이핑하거나 벡터 유사도 검색을 중심으로 하는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축할 때 Milvus를 선택하세요. 벡터 검색 최적화를 세밀하게 제어하고자 하는 고성능 컴퓨팅 배경의 팀에 특히 적합합니다. 데이터가 주로 벡터 임베딩 형태이고, 구조화된 데이터 관리에 대한 필요가 크지 않으면서 효율적인 대규모 유사도 검색이 필요할 때 Milvus가 가장 적합한 선택입니다.
결론:
벡터 검색을 위해 Couchbase와 Milvus 중 선택하는 것은 구체적인 요구 사항과 프로젝트 요구사항에 따라 달라집니다. 적당한 양의 벡터 임베딩을 포함해 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있고, 전통적인 데이터베이스 기능도 함께 제공하는 유연한 NoSQL 데이터베이스가 필요하다면 Couchbase가 더 나은 옵션입니다. 벡터 검색이 더 광범위한 데이터베이스 요구사항의 일부일 때 이상적입니다. 반면 Milvus는 특히 AI 및 머신러닝 애플리케이션에서 대규모 벡터 유사도 검색을 중심으로 하는 프로젝트에 더 우수한 선택입니다. 벡터 연산을 위한 특화된 성능과 확장성을 제공합니다. 결정을 내릴 때 기존 인프라, 벡터 데이터의 규모, 애플리케이션에서 벡터 검색의 중요도, 팀의 전문성을 고려하세요. 두 기술 모두 강점이 있으며, 올바른 선택은 프로젝트의 구체적인 목표와 데이터 관리 요구에 부합하는 것입니다.
이 글은 Couchbase와 Milvus에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능을 비교하도록 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로, 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹은 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 사이에서 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 활용해 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 가장 적합한 것을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 일화적 증거에 의존하는 대신 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 배포되므로 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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